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Enregistrement W7130926660 · doi:10.20849/ajsss.v5i4.850

The Power of Customer Relationship Management – A New Marketing Trend for Hospitality in Globalization Context

2021· article· W7130926660 sur OpenAlexaboutno aff
Ha Nguyen Van, Thanh Ly Luu

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Social Science Studies · 2021
Typearticle
Langue
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHospitalityCustomer relationship managementHospitality industryScope (computer science)GlobalizationContext (archaeology)Service (business)Hospitality management studiesQuarter (Canadian coin)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Customer Relationship Management is known as an effective method which helps administrations to solve many customers problems. Nowadays, every business which wants to survive and develop needs to improve its customer relationship management department. This research analyses the literature review of Hospitality, Customer Relationship Management (CRM), summarizes methodology to proceed and evaluates the reality of CRM for hospitality in Hanoi Old Quarter in Vietnam. Based on researching data result, author takes solutions to improve CRM for hospitality in Hanoi Old Quarter in Vietnam. In the hospitality sector, especially for hotel business in the old city center of Hanoi, 90% of visitors are foreigners and mainly through online (OTA) sources. The booking process for foreign visitors traveling to Hanoi was presented in the study of Dr. Ha Nguyen Van (2015) "The power of online marketing for hospitality in Vietnam in globalization context" showed that before booking a room, they were able to find out the hotel by reading reviews of customers who had experienced the hotel through the channels such as tripadvisor, booking.com .... The Old Quarter hotel is primarily concerned with customer reviews, customer service to keep customers happy and satisfy about the hotel. And these good reviews are the most effective way to help hotels boost sales, boost hotel branding, and promote the image of the hotel. This research has a scope of surveys which were done in Hanoi, Vietnam. Nevertheless, it serves as the grounds for all travel agencies and hotels doing business in Hanoi to re-examine their online marketing activities and consider the findings of this paper as reference for further research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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